traveling salesperson problem | BriefGPT

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旅行推销员问题的测试时间增强
通过测试时间增强（TTA）作为一种有效的技术，我们提出了解决组合优化问题，包括旅行推销员问题。与学习图结构的已提出的具有不变性特性的深度学习模型不同，我们将节点索引的排列解释为一种 TTA 方案。结果表明，我们的方法能够获得比最新模型更短的
PDF2 months ago
从司机中学习，应对亚马逊的最后一英里路线研究挑战
本研究旨在将 Amazon 司机的实践经验融入到最佳路线规划中，我们提出了一种机器学习和传统 TSP 求解器结合的分层方法来处理这个挑战。该方法在历史路线的区域级别学习了一个顺序概率模型，并使用 Rollout 算法生成从学习的概率模型中采
PDF2 years ago
面向旅行商问题的图神经网络引导局部搜索
提出了一种基于图神经网络和引导局部搜索的 TSP（旅行商问题）混合数据驱动方法，该方法能够在不损失解决方案质量的同时，快速求解大规模 TSP 实例，经实验证明，我们将 100 个节点问题集的平均最优性差从 1.534% 减少到 0.705%
PDF3 years ago
AAAI学习解决 NP 完全问题 - 用图神经网络处理决策 TSP 问题
本文研究表明图神经网络可以通过可训练的可组装模块来解决含有符号和数值数据结构的 NP 完全问题，提供了一个解决 TSP 问题的高度自主的消息传递算法并且能够使用与目标成本 C 的偏差小于 2% 的决策实例进行训练。
PDF6 years ago